bfs_beam_edges

bfs_beam_edges(G, source, value, width=None)

在束搜索中迭代边。

束搜索是一种广度优先搜索的泛化形式，其中仅将当前节点的“最佳” *w* 个邻居加入队列，其中 *w* 是束宽度，“最佳”是应用特定的启发式方法。一般来说，束宽度较小的束搜索可能不会访问图中的每个节点。

注意

当 width=None 或 width 大于图的最大度时，此函数相当于 bfs_edges 的一个较慢版本。所有节点都将被访问，尽管报告边的顺序可能会有所不同。在这种情况下，value 没有效果 - 建议直接使用 bfs_edges。

参数:

GNetworkX 图

source节点

广度优先搜索的起始节点；此函数仅迭代从此节点可达的分量中的边。

value函数

一个函数，接受图中的节点作为输入，并返回一个实数表示其“好坏”程度。值越高表示在搜索过程中越有可能被优先访问。当访问新节点时，只将 value 最高的 width 个邻居加入队列（按 value 降序排列）。

widthint (默认值 = None)

搜索的束宽度。这是访问每个新节点时需要加入队列的邻居数量（按 value 排序）。

生成:

边

从 source 开始的束搜索中的边，以节点对的形式给出。

示例

例如，要在搜索过程中优先选择中心性更高的节点，请将 value 函数设置为返回节点的中心性值。

>>> G = nx.karate_club_graph()
>>> centrality = nx.eigenvector_centrality(G)
>>> list(nx.bfs_beam_edges(G, source=0, value=centrality.get, width=3))
[(0, 2), (0, 1), (0, 8), (2, 32), (1, 13), (8, 33)]